{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n",
     "is_executing": true
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "'''\n",
    "在机器学习领域，**Supervised Learning（监督学习）**是一种通过带标签的数据来训练模型的方法。简单来说，监督学习使用一组输入输出对来进行学习，使模型能够从输入数据中预测未知的输出。\n",
    "'''\n",
    "\n",
    "''' 主要步骤：\n",
    "1. **数据收集**：收集带有正确答案（标签）的数据集。\n",
    "2. **数据预处理**：将数据进行清洗和整理，处理缺失值和异常值，必要时进行特征选择或提取。\n",
    "3. **模型选择**：选择适当的算法或模型。例如，线性回归、逻辑回归、K-近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络等。\n",
    "4. **训练模型**：使用训练数据来让模型找到输入和输出之间的关系或模式。\n",
    "5. **模型评估**：使用测试数据评估模型的性能，常用指标包括准确率、精确率、召回率、F1得分等。\n",
    "6. **模型应用**：将训练好的模型应用到新的数据上进行预测。\n",
    "'''\n",
    "\n",
    "''' 常见算法：\n",
    "- **分类算法**：用于解决分类问题，如垃圾邮件检测、图像识别等。常见算法有Logistic回归、支持向量机（SVM）、K-近邻（KNN）、决策树等。\n",
    "- **回归算法**：用于解决回归问题，如房价预测、股票价格预测等。常见算法有线性回归、岭回归、LASSO回归等。\n",
    "'''\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "source": [],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 2
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython2",
   "version": "2.7.6"
  }
 },
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 "nbformat_minor": 0
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